索羅門群島新任總理出爐 馬內列將延續親中路線
太報.2024年5月2日 10:45
南太平洋索羅門群島備受國際矚目的總理選舉今天(5/2)舉行,結果由執政黨支持的外交部長馬內列當選。現任總理蘇嘉瓦瑞上任後轉向親中,馬內列曾表示會延續目前的外交政策基礎。

索羅門群島本月舉行國會大選,沒有政黨贏得過半席次,因此國會今天舉行秘密投票,選出新總理。50位議員中僅49人投票,有1人缺席。

路透社、美聯社報導,索羅門群島總督武納吉(David Vunagi)今天在國會外宣布,馬內列(Jeremiah Manele)獲得31票當選總理。反對陣營領袖威爾(Matthew Wale)僅得18票。

索國總理選舉受到中國、美國及鄰國澳洲的密切關注,因為選舉結果可能影響區域安全與地緣政治。

澳洲洛伊國際政策研究所(Lowy Institute)研究員索拉(Mihai Sora)表示,馬內列向來「與所有國際夥伴合作良好」,不同於蘇嘉瓦瑞的「兩極分化」。但洛伊研究所太平洋島國專案主任琪恩(Meg Keen)表示,馬內列的風格雖不像蘇嘉瓦瑞「激烈好鬥」,但「仍會持續與中國發展密切關係」。

琪恩說,馬內列在外長任內推動與中國達成安全協議,讓西方駭異不已,「不過他也是老練的外交官,在聯合國與西方國家都深具歷練——對於和西方打交道,他並不陌生。

蘇嘉瓦瑞推動親中 反對黨批經濟不振

索國現任總理蘇嘉瓦瑞(Manasseh Sogavare)執政5年間與中國建立密切關係,不僅與台灣斷交並與中國建交,還與中國簽署安全協議,引進中國警察進駐。

蘇嘉瓦瑞選前已宣布放棄角逐總理,他所屬的「我們的黨」(OUR)支持馬內列。「我們的黨」在國會大選中僅取得15席,但與兩個小黨組成新的聯盟,選前宣稱已爭取到28名議員支持。

索羅門群島國會今天投票前,警方已在首都荷尼耶拉加強部署警力。馬內列當選總理後發表演說,宣稱「人民已表達意見」,呼籲各方冷靜,並提及索國以往常在選舉後爆發暴力衝突。

馬內列說:「今天我們向世界展現,我們可以做得更好——我們必須尊重選舉總理的和平程序。」

馬內列宣稱,索國經濟經歷新冠疫情與2021年反政府暴動後,現已漸有起色。他表示,將迅速公布稅賦政策與林業、礦業相關政策。

馬內列選前曾表示,若當選總理將延續現有外交基礎,「與所有人為友,不與任何人為敵」。

威爾領導的反對黨聯盟在國會選舉中取得20席。他昨天表示,當前政府未能創造工作機會,經濟主要仰賴伐木與採礦,但林礦資源主要出口中國。他指控醫療資源貧乏,醫院連最基本的止痛退燒藥乙酼胺酚(Paracetamol,即普拿疼)都無法提供。

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立院開打!陳菁徽擋鍾佳濱「摔倒在地上」 韓國瑜一旁看傻
立法院院會今(17)日處理國會改革法案,藍白立委輪守在議場門口,朝野表決前已率先開戰,多批人馬爆衝突,民進黨立委鍾佳濱企圖衝上主席台,被國民黨立委陳菁徽擋下,導致陳整個摔倒在地上。值得注意的是,立法院長韓國瑜也在一旁看傻,似乎對這起衝突感到很驚訝。
  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司